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GS_GLOBAL_CONFIG字段 名称 类型 描述 name name 集群初始化时系统内置的指定参数名称、弱口令名称、或用户需要使用的参数。 value text 集群初始化时系统内置的指定参数值、弱口令、或用户需要使用的参数值。 父主题： 系统表
GS_GLOBAL_CONFIG字段 名称 类型 描述 name name 数据库实例初始化时系统内置的指定参数名称、弱口令名称、或用户需要使用的参数。 value text 数据库实例初始化时系统内置的指定参数值、弱口令名称、或用户需要使用的参数值。 父主题： 其他系统表
GS_GLOBAL_CONFIG字段 名称 类型 描述 name name 数据库实例初始化时系统内置的指定参数名称、弱口令名称、或用户需要使用的参数。 value text 数据库实例初始化时系统内置的指定参数值、弱口令名称、或用户需要使用的参数值。 父主题： 系统表
长查询执行期间大量并发更新偶现写入性能下降 问题现象 执行全表扫描类型的长查询，扫描期间页面发生大量并发更新，部分DML写入性能较没有长查询时出现性能下降。 问题分析 对于全表扫描场景下的长查询（例如持续两小时以上），在扫描到某个页面前，该页面发生大量集中并发更新（例如十万次以上更新），后续扫描到该页面时，需要访问大量
GS_GLOBAL_CONFIG字段 名称 类型 描述 name name 集群初始化时系统内置的指定参数名称、弱口令名称、扩容重分布参数名称、或用户需要使用的参数。 value text 集群初始化时系统内置的指定参数值、弱口令、扩容重分布参数、或用户需要使用的参数值。 不建议用户写入、修改和删除“redis
长查询执行期间大量并发更新偶现写入性能下降 问题现象 执行全表扫描类型的长查询，扫描期间页面发生大量并发更新，部分DML写入性能较没有长查询时出现性能下降。 问题分析 对于全表扫描场景下的长查询（例如持续两小时以上），在扫描到某个页面前，该页面发生大量集中并发更新（例如十万次以上更新），后续扫描到该页面时，需要访问大量
引行，显示访问特定索引的统计。 索引可以通过简单的索引扫描或位图索引扫描进行使用。位图扫描中几个索引的输出可以通过AND或者OR规则进行组合，因此当使用位图扫描的时候，很难将独立堆行抓取与特定索引进行组合，因此，每一次位图扫描都会增加pg_stat_all_indexes.idx
引行，显示访问特定索引的统计。 索引可以通过简单的索引扫描或位图索引扫描进行使用。位图扫描中几个索引的输出可以通过AND或者OR规则进行组合，因此当使用位图扫描的时候，很难将独立堆行抓取与特定索引进行组合，因此，每一次位图扫描都会增加pg_stat_all_indexes.idx
行，显示访问特定索引的统计。 索引可以通过简单的索引扫描或位图索引扫描进行使用。位图扫描中几个索引的输出可以通过AND或者OR规则进行组合， 因此当使用位图扫描的时候，很难将独立堆行抓取与特定索引进行组合， 因此，每一次位图扫描都会增加pg_stat_all_indexes.id
行，显示访问特定索引的统计。 索引可以通过简单的索引扫描或位图索引扫描进行使用。位图扫描中几个索引的输出可以通过AND或者OR规则进行组合， 因此当使用位图扫描的时候，很难将独立堆行抓取与特定索引进行组合， 因此，每一次位图扫描都会增加pg_stat_all_indexes.id
引行，显示访问特定索引的统计。 索引可以通过简单的索引扫描或位图索引扫描进行使用。位图扫描中几个索引的输出可以通过AND或者OR规则进行组合，因此当使用位图扫描的时候，很难将独立堆行抓取与特定索引进行组合，因此，每一次位图扫描都会增加pg_stat_all_indexes.idx
引的统计。具体字段信息如表1所示。 索引可以通过简单的索引扫描或位图索引扫描进行使用。位图扫描中索引的输出可通过AND或OR规则进行组合，因此当使用位图扫描的时候，很难将独立堆行抓取与特定索引进行组合，因此，每一次位图扫描都会增加pg_stat_all_indexes.idx_t
要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描。当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题：
要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描。当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题：
表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：
表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，这是计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
EXPLAIN 功能描述 显示SQL语句的执行计划。 执行计划将显示SQL语句所引用的表会采用什么样的扫描方式，如：简单的顺序扫描、索引扫描等。如果引用了多个表，执行计划还会显示用到的JOIN算法。 执行计划的最关键的部分是语句的预计执行开销，是指计划生成器估算执行该语句将花费多长的时间。
要访问表全量的数据（Full Table Scan），如果以日期为分区键重新设计该表，那么原有的全表扫描会被优化成为分区扫描，当表内的数据量很大同时具有很长的历史周期时，由于扫描数据缩减所带来的性能提升会有非常明显的效果，如图2所示。 图1 分区表示例图 图2 分区表剪枝示例图 父主题：
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